ИИ-агент по обслуживанию клиентов берет на себя обработку повторяющихся запросов после покупки: где посылка, как пользоваться товаром, как заказать то же самое еще раз, каковы условия обмена. Он отвечает, опираясь на вашу базу знаний, в любое время суток. Все, что касается денег или брака, агент передает человеку вместе с историей разговора.
Продажи в небольшом магазине, как правило, автоматизируют в первую очередь. Поддержку откладывают на потом, хотя именно она отнимает время по вечерам: человек уже заплатил, и ему неудобно молчать. Согласно опросу Zendesk CX Trends 2026, 74 % потребителей теперь ожидают, что служба поддержки будет работать круглосуточно. Опрос проводился в июне 2025 года среди более 6 тысяч покупателей в 22 странах. Украины в списке нет, но привычка писать в директ в полночь у наших клиентов такая же.
Далее рассмотрим это на примере одного магазина: что агент может закрыть самостоятельно, на каком этапе ему следует остановиться и сколько сотрудников оставить в службе поддержки после запуска.
Содержание
- Что меняется в поддержке после оплаты, когда отвечает агент
- Семь обращений кофейного магазина и кто на них отвечает
- Три беседы с агентом в воскресенье в директ
- Передача человеку без повторного допроса
- Что нужно подготовить, чтобы ИИ-агент по обслуживанию клиентов не придумывал
- Сколько сотрудников нужно оставить, если клиентам предоставляется круглосуточная поддержка
- Часто задаваемые вопросы
Рубрика: ИИ для бизнеса
Что меняется в поддержке после оплаты, когда отвечает агент
Обычный автоответчик пишет: “Спасибо, мы ответим в ближайшее время” — и на этом останавливается. Агент читает сам вопрос, ищет ответ в материалах магазина и формулирует его простым языком. Если ответа нет или вопрос требует решения, он обращается к специалисту. Подробнее о том, как устроены ИИ-агенты и где заканчиваются возможности обычного бота, мы писали об этом отдельно.
Возьмем небольшой интернет-магазин кофе. Он продает кофейные зерна и молотый кофе, а также ручные кофемолки и кофеварки. Заказы поступают из Instagram и с сайта, всё ведёт CRM. На поддержке работает один человек, Оксана, которая между ответами на сообщения ещё и упаковывает посылки.
До покупки Оксане пишут о вкусе и цене. После покупки возникают другие вопросы. Кто-то не знает, на какой помол заваривать в гейзерной. Кто-то во второй раз спрашивает, когда отправка. Кто-то хочет тот же пакет, что и месяц назад, но не помнит названия. В сумме таких сообщений может быть больше, чем предпродажных, и почти все они повторяются из недели в неделю.
Именно здесь ИИ-агент по обслуживанию клиентов показывает наибольшую эффективность. Ответы на большинство вопросов уже где-то записаны: в описаниях товаров, в инструкциях производителя, в правилах доставки на сайте. Агенту нужно лишь иметь эти материалы под рукой. Marichka AI загружает каталог с сайта, принимает файлы в форматах PDF и Excel и самостоятельно обновляет цены и остатки, поэтому база данных не устаревает после каждой поставки.
Граница проходит там, где вместо справки требуется решение. Вернуть деньги, согласовать замену бракованного товара, предоставить скидку за задержку может только лицо, имеющее право подписи. Агент в таком разговоре собирает факты и передает их дальше.
Семь обращений кофейного магазина и кто на них отвечает
Прежде чем что-то подключать, полезно разбить свою переписку за последний месяц по типам. В кофейне картина может выглядеть так.
| Обращение | Кто отвечает | Что нужно агенту |
|---|---|---|
| “Какой помол для гейзера / для чашки?” | агент | таблица помола и способов заваривания |
| “Когда вы отправите мой заказ?” | агент | правила отправки: дни, часы, перевозчик |
| “Хочу ещё раз тот же пакет” | агент, заказ поступает в CRM | каталог с актуальной информацией о наличии |
| “Как почистить кофемолку?” | агент | инструкции производителя в формате PDF |
| “Можно ли вернуть товар, если не понравился вкус?” | агент объясняет правила, решение принимает сам человек | письменные условия обмена |
| “Кофеварка начала протекать через неделю” | человек, агент, занимающийся сбором данных | список вопросов: номер заказа, фото, модель |
| “Посылка пришла помятой, зерно рассыпалось” | человек | правило: такие разговоры следует сразу передавать |
Первые четыре строки агент заполняет самостоятельно, если в базе знаний есть ответ. Пятая строка смешанная: правила озвучивает агент, а согласовывает обмен Оксана. Последние две принадлежат человеку из первого сообщения. Там речь идет о деньгах, клиент расстроен, и часто есть фото, которое нужно оценить визуально.
Обратите внимание на вторую строку. Агент знает ваши правила отправки, но статус конкретной посылки видит только тогда, когда эти данные есть в его источниках. Если доступа к статусам нет, честный ответ звучит примерно так: “Отправляем в день оплаты до 16:00, номер накладной Оксана пришлет сюда же”. Придумывать дату агент не должен, и это стоит проверить на тесте.
Ваша таблица будет другой. В салоне красоты это перенос записи и уход после процедуры, в магазине одежды — обмен размера. Принцип тот же: информация поступает агенту, решение остается за человеком.
Три беседы с агентом в воскресенье в директ
Как это выглядит в реальной переписке, видно на примере одного дня. Воскресенье, у Оксаны выходной, директ открыт.
7:40, вопрос о помоле
Клиентка купила в пятницу пакет эфиопского кофе в зернах и ручную кофемолку. Пишет: “Сколько щелчков нужно для гейзерной кофеварки?” Агент находит в базе таблицу помола для этой модели кофемолки и отвечает, указав конкретный диапазон. Добавляет совет из карточки товара: в первый раз попробовать середину диапазона и подкорректировать по вкусу.
Без агента клиентка ждала бы до понедельника. Скорее всего, она помолола бы кофе наугад, получила бы горький кофе и решила бы, что зерно плохое. Такой ответ в 7:40 ничего не продает, но сохраняет следующий заказ.
13:15, кофеварка протекает
Мужчина пишет, что капельная кофеварка, купленная девять дней назад, оставляет под собой лужу. Здесь агент не обещает ни замены, ни ремонта. Он спрашивает номер заказа, просит прислать фото места, откуда течет, и уточняет, стоит ли колба до упора. Последний совет из инструкции производителя иногда сразу решает проблему.
Если она не отвечает, агент пишет, что передаст разговор менеджеру, и она ответит в понедельник утром. В понедельник Оксана открывает диалог и видит всё: модель, дату покупки, фотографии, которые уже проверили. Ей остаётся принять решение.
23:50, тот же самый пакет ещё раз
Постоянная клиентка пишет: “Хочу тот кофе, который брала в августе, с карамельными нотками, только забыла название”. Агент, исходя из описания вкуса, предлагает два сорта из имеющихся в наличии и уточняет: молотый или в зернах. Клиентка выбирает, агент создает заказ в CRM. Оксана в понедельник видит готовую карточку заказа.
Вот так в небольшом магазине работает система удержания клиентов с помощью ИИ-агента. Ничего сложного здесь нет: человек возвращается, и его не заставляют ждать до утра с желанием купить. Кофе заканчивается регулярно, поэтому в кофейном магазине такие ночные повторы случаются чаще, чем в магазине техники, где покупка совершается раз в несколько лет.
Еще одна деталь этого разговора: клиентка не помнила названия. Поиск по сайту по слову “карамель” мог ничего не найти, так как в описании указано “ноты ириса и печеного яблока”. Агент читает описания полностью и сопоставляет их со словами клиентки.
В это воскресенье агент самостоятельно завершил два разговора и подготовил один для другого человека. Оксана в воскресенье не ответила ни на одно сообщение. В понедельник её ждала одна задача вместо трёх.
Ваше воскресенье будет другим, и предсказать его заранее не получится. Проверить, как ИИ-агент по обслуживанию клиентов впишется в ваш Директ, проще всего на примере реальных вопросов клиентов: демо-диалоги всегда выглядят более плавно, чем живая переписка с её ошибками, голосовыми сообщениями и фотографиями вместо слов.
Передача человеку без повторного допроса
Худшее, что может случиться при обращении в службу поддержки с помощью бота, — это когда клиенту приходится объяснять проблему трижды: сначала боту, потом менеджеру, а затем ещё раз, потому что менеджер не видела начала разговора. За по данным Zendesk CX Trends 2026, 74 % потребителей раздражает, когда приходится повторять информацию. Еще 81 % хотят, чтобы разговор продолжался с того места, на котором он прервался.
Поэтому в общении важен не сам факт того, что человека вызвали. Важно, с чем он приходит в разговор. Marichka AI передает сложный вопрос оператору вместе с контекстом: историей переписки и тем, что клиент уже сообщил. В случае с кофеваркой менеджер видит модель, дату, фото и ответ на вопрос о колбе.
Вторая половина передачи зависит от вас. Агенту нужно знать, когда звонить человеку. Проще всего зафиксировать это в правилах: любое упоминание о деньгах, браке, повреждении, угрозе отзывом или слово “менеджер” сразу передается Оксане. Лучше передать лишний разговор, чем задержать жалобу в круге уточнений.
Отдельное правило касается времени. Если клиент пишет ночью, агент должен честно сказать, когда ему ответит специалист. “Менеджер увидит ваше сообщение в 9:00” звучит лучше, чем молчание, и лучше, чем обещание “сейчас соединю”, после которого никто не появляется.
Канал тоже имеет значение. Кофейня получает сообщения из Instagram Direct, из виджета на сайте, иногда из Telegram или Viber. Если в каждом канале свои правила, клиент, который написал в директ и продолжил в Viber, снова начинает с нуля. Marichka AI подключается ко всем этим каналам с одной базой знаний, поэтому ответы в них одинаковы. Проверьте в тесте, как передача сообщений человеку работает именно в ваших основных каналах: где-то менеджеру удобнее отвечать с телефона, где-то — с компьютера.
Что нужно подготовить, чтобы ИИ-агент по обслуживанию клиентов не придумывал
Агент отвечает на основе того, что знает. Если в базе нет правил обмена, он не сможет их объяснить, и разговор пойдет впустую. Поэтому подготовка занимает больше времени, чем само подключение. Для кофейни список выглядит так:
- Правила доставки и отправки: дни, часы, перевозчики, что делать, если посылка не пришла.
- Условия обмена и возврата в том виде, в каком вы их фактически применяете, с некоторыми исключениями.
- Инструкции по эксплуатации техники: PDF-файлы от производителей, ваши собственные советы по уходу.
- Справочные таблицы: степень помола в зависимости от способа заваривания, пропорции, срок хранения зерен после обжарки.
- Список тем, которые всегда подходят человеку, и текст, в котором агент сообщает об этом.
Первые четыре пункта часто уже есть, просто разбросаны: что-то на сайте, что-то в заметках Оксаны, что-то в её голове. Полезный источник — ваша переписка. Просмотрите 30–50 последних обращений после покупки и выпишите ответы, которые Оксана набирала вручную чаще всего.
Пятый пункт запишите сами, ведь никто не знает его за вас. Для кофейного магазина отсутствие техники и помятая посылка однозначно идут на пользу человеку. А вот запрос “сделайте скидку, потому что долго шло” кто-то позволит агенту вежливо отклонить, а кто-то захочет видеть каждый такой случай.
Настройка в Marichka AI осуществляется без программирования, есть видеоинструкция из 8 шагов. Но никакая инструкция не напишет за вас условия обмена. Если их нет даже на бумаге, запуск агента станет хорошим поводом их сформулировать.
Прежде чем открыть доступ к агенту для клиентов, протестируйте его на архиве. Возьмите 10–15 реальных запросов за прошлый месяц, включая сложные: голосовое сообщение, фото без подписи, жалобу с нецензурной лексикой. Посмотрите, где агент ответил точно, где перенаправил запрос специалисту и где ответил уверенно, но не в соответствии с вашей политикой. Последний случай самый важный: обычно он показывает, что правило в базе знаний сформулировано неоднозначно.
Сколько сотрудников нужно оставить, если клиентам предоставляется круглосуточная поддержка
Агент берет на себя часть разговоров, поэтому возникает соблазн сэкономить на персонале. Крупные компании уже прошли этот путь. Согласно прогнозу Gartner от 10 июня 2025 года, к 2027 году половина организаций, планировавших существенно сократить персонал службы поддержки за счет ИИ, откажется от этих планов. В опросе 163 руководителей служб поддержки, проведённом в марте 2025 года, 95 % заявили, что планируют сохранить персонал.
Аналитик Gartner Кэти Росс в том же пресс-релизе назвала ИИ полезным инструментом поддержки, но не панацеей: во многих ситуациях ничто не заменит человека. Для крупной компании этот вывод стал результатом дорогостоящих экспериментов. Малому магазину лучше учесть это сразу, ещё до запуска. ИИ-агент для обслуживания клиентов хорошо справляется с потоком однотипных вопросов. Разговор с человеком, получившим сломанную кофеварку за день до праздника, он может лишь достойно начать.
Для магазина, где работает одна Оксана, вопрос стоит иначе. Сокращать некого, но меняется её работа. Вместо того чтобы отвечать на вопросы о “каком помоле”, она с утра анализирует переданные ей разговоры и принимает решение: замена, возврат, жест доброй воли. Вторая задача — еженедельно вносить в базу ответы на вопросы, которые агент передал, поскольку сам не знал.
Ночная смена в такой схеме не требуется. Marichka AI, как и другие ИИ-агенты службы поддержки клиентов, отвечает за 10–30 секунд в любое время суток. Человек работает по своему привычному графику. Для магазина, у которого ночные сообщения остаются без ответа до утра, это закрывает ту же самую лазейку, что и в продажах: о том, что происходит с ночными заявками, мы рассматривали это отдельно.
ИИ-агент службы поддержки клиентов принимает запросы на справки и повторные заказы. Решения и взаимодействие с клиентами остаются за человеком. Сколько именно обращений поступит агенту в вашем магазине, заранее никто не скажет. Проверьте это в течение 7-дневного пробного периода. Загрузите правила отправки и обмена, добавьте инструкции к двум-трем самым популярным товарам, подключите Директ и посчитайте, сколько разговоров за неделю агент закрыл сам, а сколько передал Оксане с готовым контекстом.
Готовы подключить Маричку в свой канал коммуникаций?
Маричка AI поможет вам автоматизировать коммуникацию, отвечать клиентам круглосуточно и увеличивать продажи.
Часто задаваемые вопросы
Может ли ИИ-агент службы поддержки клиентов самостоятельно оформить возврат?
Он может объяснить условия возврата так, как они указаны в вашей базе знаний, и собрать необходимые данные: номер заказа, фото, причину. Решение о возврате денег лучше оставить за человеком. Тогда агент передает разговор со всей собранной информацией, и менеджеру не нужно ничего переспрашивать.
Что будет, если клиент спросит о том, чего нет в базе знаний?
Marichka AI отвечает исключительно на основе базы знаний, поэтому подобные вопросы она передает оператору вместе с историей переписки. Каждая такая передача подсказывает, какой ответ следует добавить в базу. После первых недель количество таких разговоров уменьшается.
Заметят ли клиенты, что им отвечает ИИ?
Часто это замечают по скорости: ответ приходит через 10–30 секунд даже в три часа ночи. Скрывать это бессмысленно. Честнее сразу сказать, что отвечает ИИ-помощник магазина, и объяснить, как связаться с человеком, если вопрос сложный.
Нужен ли отдельный агент по продажам и отдельный — по поддержке?
Для небольшого магазина — нет. Клиент пишет в тот же директ и до покупки, и после, поэтому один агент с одной базой знаний ведет оба разговора. Разница в том, что для поддержки в базе, помимо каталога, должны быть правила гарантии, обмена и ухода за товаром.
